基于融合模型的锂离子电池荷电状态在线估计

王晓兰^1,2,3，靳皓晴^1,2,3，刘祥远^1,2,3

1. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院2. 甘肃省先进工业过程控制重点实验室3. 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心

摘 要：针对锂离子电池荷电状态(Stage of charge,SOC)在线估计精度不高,等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题,本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进,并以电池工作电压、电流为输入,对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出,采用极限学习机算法,建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型,采用物理–数据融合方法,基于误差预测模型,建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型.仿真结果表明,改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度,而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差,克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题,进一步提高了SOC的估计精度,满足估计误差不超过5%的应用需求.

关键词：锂离子电池;荷电状态估计;扩展卡尔曼滤波;极限学习机;融合模型;